Produse recomandate dinamic, prevăzute să stimuleze acțiuni individuale folosind un algoritm avansat de învățare profundă.

Reprezentând vârful pâlniei în parcursul clientului, GlassesUSA.com a decis să reviziteze o zonă chiar sub pliul unde a afișat istoric un widget de recomandare care prezenta până la șase produse diferite. Sperând să extragă cât mai multă valoare din această plasare proeminentă, echipa de eCommerce a emis ipoteza că, dacă ar putea oferi recomandări mai bine personalizate pentru individ la accesarea acestei pagini, nu doar că ar putea îmbunătăți ratele de adăugare în coș, dar ar crește și achizițiile și veniturile în general. La urma urmei, o strategie clasică de filtrare colaborativă care afișează articole de interes pe baza interacțiunilor altor utilizatori similari poate fi foarte eficientă, dar recomandările nu sunt cu adevărat personalizate.

1. Auto-antrenați-vă rapid pentru a recomanda cele mai precise articole pe baza catalogului său extins de produse, precum și a tendințelor observate pe site
   

   
2. Luați în considerare nu doar comportamentul istoric, ci și activitatea din cadrul sesiunii pentru a prezenta articolele cu care cumpărătorii sunt cel mai probabil să interacționeze sau să achiziționeze
   
   
3. Continuați să învățați cu fiecare bit de date noi introduse în model pentru a vă asigura că rezultatele recomandărilor sunt optimizate continuu în timp